System.err.println("PR head: " + prHead);
        System.err.println("Base: " + baseSha);

        // One SHA per line to stdout so callers can pipe safely.
        System.out.print(stdout("git", "rev-list", baseSha + ".." + prHead));
    }

    private static boolean refExists(String ref) throws IOException, InterruptedException {

        final List<String> specialCommands = Arrays.asList("echo \"test with quotes\"", "echo 'test with single quotes'",
                "echo test with spaces", "echo test&with&ampersand", "echo test|with|pipe");

        generator.setCommandList(specialCommands);
        assertTrue("Special character commands should be settable", true);

        // Test with very long commands

* `skip`: değeri `0`
* `limit`: değeri `10`

URL'nin bir parçası oldukları için "doğal olarak" string'tirler.

Ancak, bunları Python tipleriyle (yukarıdaki örnekte `int` olarak) tanımladığınızda, o tipe dönüştürülürler ve o tipe göre doğrulanırlar.

Path parametreleri için geçerli olan aynı süreç query parametreleri için de geçerlidir:

* Editör desteği (tabii ki)

</p>

<pre class="grammar">
"var" IdentifierList "=" ExpressionList .
</pre>

<pre>
i, j := 0, 10
f := func() int { return 7 }
ch := make(chan int)
r, w, _ := os.Pipe()  // os.Pipe() returns a connected pair of Files and an error, if any
_, y, _ := coord(p)   // coord() returns three values; only interested in y coordinate
</pre>

<p>

/// tip | İpucu

Bu örnekte, request parameter'ının yanında bir path parameter'ı da tanımladığımıza dikkat edin.

Dolayısıyla path parameter'ı çıkarılır, doğrulanır, belirtilen tipe dönüştürülür ve OpenAPI ile annotate edilir.

Aynı şekilde, diğer parameter'ları normal biçimde tanımlamaya devam edip buna ek olarak `Request` de alabilirsiniz.

///

## `Request` dokümantasyonu { #request-documentation }

`JSONResponse` zaten `Response`'un bir alt sınıfıdır.

///

Bir `Response` döndürdüğünüzde, **FastAPI** bunu olduğu gibi doğrudan iletir.

Pydantic model'leriyle herhangi bir veri dönüşümü yapmaz, içeriği başka bir tipe çevirmez vb.

Bu size ciddi bir esneklik sağlar. Herhangi bir veri türü döndürebilir, herhangi bir veri deklarasyonunu veya validasyonunu override edebilirsiniz.

Verinin "shape"'ini attribute'lara sahip sınıflar olarak tanımlarsınız.

Ve her attribute'un bir tipi vardır.

Ardından o sınıfın bir instance'ını bazı değerlerle oluşturursunuz; bu değerleri doğrular, uygun tipe dönüştürür (gerekliyse) ve size tüm veriyi içeren bir nesne verir.

Ve bu ortaya çıkan nesne ile tüm editör desteğini alırsınız.

Resmî Pydantic dokümanlarından bir örnek:

**FastAPI** ile (Pydantic sayesinde) istediğiniz kadar derin iç içe geçmiş modelleri tanımlayabilir, doğrulayabilir, dokümante edebilir ve kullanabilirsiniz.

## List alanları { #list-fields }

Bir attribute’u bir alt tipe sahip olacak şekilde tanımlayabilirsiniz. Örneğin, bir Python `list`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Bu, `tags`’in bir list olmasını sağlar; ancak list’in elemanlarının tipini belirtmez.

Bu, Python’da bir ortam değişkeninden okunan **her değerin `str` olacağı** anlamına gelir. Farklı bir tipe dönüştürme veya doğrulama işlemleri kod içinde yapılmalıdır.

Bu da, Python içinde bir environment variable'dan okunan herhangi bir değerin `str` olacağı anlamına gelir; farklı bir tipe dönüştürme veya herhangi bir doğrulama işlemi kod içinde yapılmalıdır.

## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }